English
Deutsch
Jak wdrożyć sztuczną inteligencję w swojej firmie? Choć może się to wydawać proste, wcale takie nie jest. Przede wszystkim należy zbadać, wyczyścić i znormalizować dane. Następnie potrzebne są dedykowane systemy, które wykorzystują sztuczną inteligencję i będą nad nią pracować. Wreszcie, musisz edukować swoje zespoły, jak efektywnie wykorzystywać nowe rozwiązania. Chcesz dowiedzieć się więcej? W takim razie czytaj dalej.
Spis treści
- Sztuczna inteligencja w biznesie: Najczęstsze wyzwania
- Jak wdrożyć sztuczną inteligencję w firmie?
- Jak możesz wykorzystać sztuczną inteligencję w swojej firmie?
- Wnioski
Sztuczna inteligencja w biznesie: Najczęstsze wyzwania
Zaczniemy od przeanalizowania wyzwań stojących przed firmami podczas wprowadzania sztucznej inteligencji, które mogą znacznie utrudnić skuteczne wdrożenie sztucznej inteligencji do obecnie istniejących systemów. Jakie są one w szczególności?
Stronniczość danych
Pierwszym problemem, jaki można napotkać, jest historyczna tendencyjność danych. Szkolenie systemu opartego na sztucznej inteligencji na podstawie informacji gromadzonych przez lata może skutkować podejmowaniem decyzji i spostrzeżeniami, które są dalekie od prawdy. Dlaczego tak się dzieje?
Ludzie podejmowali decyzje w przeszłości, a ponieważ ludzie zawsze są w jakiś sposób stronniczy w swoich opiniach, tak samo jest z danymi historycznymi. W rezultacie takie dane mogą prowadzić do tragicznych konsekwencji, z procesami sądowymi, utratą klientów i utraconymi przychodami jako najważniejszymi. Dlatego też dane muszą zostać oczyszczone i ocenione, zanim sztuczna inteligencja zostanie nimi zasilona.
Cyberbezpieczeństwo
Chociaż sztuczna inteligencja może być wdrażana w celu zwiększenia ogólnego bezpieczeństwa sieci lub danych osobowych, stwarza ona również pewne zagrożenia. Na przykład, jeśli atakujący dotrze do systemu opartego na sztucznej inteligencji, może wstrzyknąć sztucznej inteligencji toksyczne dane, uszkadzając model i prowadząc do błędnych stwierdzeń i decyzji.
Silos danych
Innym częstym problemem, z którym borykają się firmy zastanawiające się, jak wykorzystać sztuczną inteligencję, są silosy danych. Przy wielu oddzielnych oprogramowaniach wykorzystywanych do różnych celów, informacje są rozdrobnione i przechowywane w każdym systemie odpowiedzialnym za ich pozyskiwanie. W związku z tym, aby skutecznie wdrożyć sztuczną inteligencję, konieczne jest zintegrowanie wszystkich danych w jednej przestrzeni dyskowej - niech to będzie chmura lub serwer - aby sztuczna inteligencja (ale także pracownicy!) mogła korzystać z najbardziej kompletnych, aktualnych informacji.
Ograniczenia prawne i etyczne
Istnieją również przeszkody prawne i etyczne. Instytucje takie jak UE wprowadzają przepisy, które ograniczają wykorzystanie sztucznej inteligencji, na przykład zabraniając kategoryzowania (lub punktowania) ludzi, a nawet wykorzystywania danych biometrycznych w bezpieczeństwie (na przykład w telewizji przemysłowej). Prawodawstwo stale się zmienia, co utrudnia przewidywanie, w jakim kierunku będzie zmierzać sztuczna inteligencja i zwiększa ryzyko dla bardziej innowacyjnych aplikacji opartych na sztucznej inteligencji.
Analfabetyzm technologiczny
Wreszcie, istnieje problem samych ludzi. Weźmy na przykład ChatGPT - każdy może mieć do niego dostęp, ale czy każdy będzie w stanie z jego pomocą tworzyć porywające treści lub odpowiadać na zgłoszenia? Nie, ponieważ ludzie muszą wiedzieć, jak z niego korzystać i jak tworzyć skuteczne podpowiedzi.
Brak znajomości technologii jest tym, co uniemożliwia wielu firmom maksymalne wykorzystanie aplikacji AI. W końcu to tylko narzędzia - narzędzia, które wymagają ludzkiego wkładu dla maksymalnej skuteczności.
Jak wdrożyć sztuczną inteligencję w firmie?
Niezależnie od tego, czy mówimy o wykorzystaniu sztucznej inteligencji w bankowości, czy w jakiejkolwiek innej branży, istnieje kilka kroków, które należy podjąć, aby skutecznie wdrożyć tę technologię. Przyjrzyjmy się im teraz.
Dane
Przede wszystkim należy uporządkować dane. Zintegruj je z dostępnymi rozwiązaniami, aby uniknąć silosów danych. Wybrać, jakie konkretne rodzaje danych są rzeczywiście przydatne dla firmy (tj. jakie segmenty i obszary skorzystają na wdrożeniu sztucznej inteligencji). Pozyskaj dane i przygotuj się do ich przekształcenia na potrzeby sztucznej inteligencji.
Inżynieria danych
Gromadzenie, synteza i selekcja danych to dopiero początek. Teraz należy opracować je tak, aby były przydatne dla sztucznej inteligencji i aby uniknąć stronniczości danych.
Ten krok obejmuje eksploracja danych w celu ich oczyszczenia i normalizacji. Musisz wyeliminować wszelkie czynniki, które w trakcie uczenia maszynowego mogłyby prowadzić do stronniczych opinii oraz wszelkie nadmiarowe, nieistotne informacje, jednocześnie ujednolicając architekturę danych. Kluczowe jest również zapewnienie skalowalności danych, co oznacza, że rosnąca ilość danych nie wpłynie negatywnie na wydajność systemu.
Modelowanie
Jak wdrożyć AI w firmie, jeśli dane są gotowe? Trzeba stworzyć model sztucznej inteligencji.
Ten etap polega nie tylko na budowaniu algorytmów i sztucznych sieci neuronowych, ale także na ich szkoleniu poprzez usługi uczenia maszynowegoTestowanie wydajności modelu, jego ocena i dostosowanie do potrzeb i oczekiwań. Powinien to być dokładny proces, ponieważ nieskuteczna sztuczna inteligencja może wyrządzić więcej szkody niż pożytku. Należy również pamiętać o danych - jeśli model nie działa zgodnie z przeznaczeniem, może być konieczne ponowne przeanalizowanie inżynierii danych, ponieważ informacje mogą być winowajcą rozczarowujących wyników.
Operacjonalizacja
Po przygotowaniu modelu można przejść do sekcji rejestracja i wdrożenie systemu opartego na sztucznej inteligencji. Nie uważaj tego za koniec podróży - to dopiero początek. Nadal musisz regularnie monitorować swoje systemy AI i w razie potrzeby przekwalifikować je.
Trening zespołowy
Wraz z uruchomieniem systemów należy upewnić się, że pracownicy są gotowi do pracy nad nimi. Dlatego też należy wdrożyć kursy szkoleniowe, które wyjaśnią, jak efektywnie korzystać z nowych narzędzi AI.
Dobrym pomysłem może być również uruchomienie aplikacji program mentorski - Ci, którzy są bardziej biegli w nowych rozwiązaniach, mogą działać jako mentorzy dla tych, którym trudniej jest dostosować się do nowej technologii. W ten sposób będą mogli wymieniać się wiedzą, a tym samym szybciej nauczyć się wycisnąć maksimum ze sztucznej inteligencji.
Jak możesz wykorzystać sztuczną inteligencję w swojej firmie?
Omówiliśmy wyzwania i praktyczne kroki wdrażania aplikacji AI w firmach; teraz możemy zbadać potencjalne przypadki użycia takich rozwiązań. Istnieje mnóstwo zastosowań, więc zbadajmy wpływ AI z pewnej perspektywy: bankowości. Jak w praktyce można wykorzystać sztuczną inteligencję w swojej firmie?
- Wdrażanie klientów - Sztuczną inteligencję można połączyć z danymi biometrycznymi w celu porównania danych z dokumentów tożsamości i zdjęć klientów, aby przyspieszyć wdrażanie klientów i procedury eKYC.
- Zalecenia dotyczące aktywnych produktów - Możliwe jest również wykorzystanie danych klientów w połączeniu ze sztuczną inteligencją do generowania inteligentnych rekomendacji produktów - takich, które są wysoce dostosowane do potrzeb i preferencji klientów.
- Segmentacja klientów - W bankowości sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana do segmentacji klientów na podstawie ich transakcji, danych osobowych, umów bankowych, produktów, działań za pośrednictwem kanałów online itp.
- Zapobieganie rezygnacji z produktów - Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji są również w stanie wykryć anomalie, które wskazują na chęć rezygnacji z niektórych produktów bankowych. Wiedza o tym na wczesnym etapie umożliwia wprowadzenie środków, które zapobiegną temu zjawisku.
Wnioski
Wdrożenie sztucznej inteligencji w biznesie nie jest prostym zadaniem - trzeba przezwyciężyć wyzwania związane z danymi, zespołem lub ograniczeniami prawnymi i etycznymi. Jeśli jednak zostanie to zrobione prawidłowo, sztuczna inteligencja może zostać wykorzystana do osiągnięcia znacznie lepszych wyników w firmie. Dlatego zalecamy przestrzeganie naszych wskazówek. Czy nadal czujesz, że będzie to trudna podróż? W takim razie sprawdź nasze Rozwiązania bankowe AI - gotowe modele, które pomogą Twojej instytucji finansowej prosperować. Warto zwrócić szczególną uwagę na Rozwiązanie AI Prompter co pozwala zespołom obsługi klienta i zaplecza przyspieszyć rutynowe procesy.
Możesz również przeczytać: Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w bankowości
